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根据AI算法确定数字资产交易中的洗钱风险
摘要 - 本文探讨了检测与洗钱相关的可疑加密货币交易的方法，利用先进的AI算法。该研究介绍了一个多模型框架，该框架结合了生成对抗网络（GAN），LSTM，基于自动编码器的异常检测模型（ABAD）和其他算法，以应对样品不平衡和嘈杂数据等挑战。基于图形的功能工程和嵌入方法用于构建交易信息图并提取有意义的模式。结果表明，合奏学习方法在检测可疑交易时显着优于单个模型和基于规则的传统系统。尽管取得了成功，但仍然存在不平衡的数据集，噪音和有限的关系特征等挑战。未来的研究建议通过图神经网络和复杂的基于网络的方法来增强模型性能。这项工作强调了机器学习模型的可扩展性和适应性，以解决加密货币洗钱的不断发展的复杂性。
Astrid Bertrand、Winston Maxwell、Xavier Vamparys。基于人工智能的反洗钱 (AML) 系统是否符合欧洲基本权利？。ICML 2020 法律与机器学习研讨会，2020 年 7 月，奥地利维埃纳。�hal-02884824v1�
反洗钱和打击恐怖主义融资 (AML) 法律要求银行部署交易监控系统 (TMS) 来检测银行客户的可疑活动并向执法机构报告该活动。由于监控客户数据以检测可疑活动会干扰基本权利，因此 AML 系统必须遵守欧洲基本权利法下的比例测试，正如欧洲联盟法院 (CJEU) 最近在爱尔兰数字权利案和瑞典 Tele2 - Watson 案中所表达的那样。据我们所知，尚未分析 AML 系统是否符合这些最新案件中所表达的比例测试。随着银行和监管机构考虑转向基于 AI 的工具来检测可疑交易，了解比例测试如何适用于当前的 AML 系统就显得更加重要。本文的目的有两个：研究当前的 AML 系统是否符合比例测试，以及研究 AML 系统中向 AI 的转变是否会加剧比例问题。在可能的情况下，我们建议对已发现的比例问题采取可能的补救措施。
Winston Maxwell、Astrid Bertrand、Xavier Vamparys。基于人工智能的反洗钱 (AML) 系统是否与欧洲基本权利兼容？ICML 2020 法律与机器学习研讨会，2020 年 7 月，奥地利维埃纳。hal-02884824v4
13 欧洲议会和欧洲理事会 2016 年 4 月 27 日颁布的 (EU) 2016/680 号指令，关于在主管当局为预防、调查、侦查或起诉刑事犯罪或执行刑事处罚而处理个人数据方面保护自然人，以及关于此类数据的自由流动，并废除理事会框架决定 2008/977/JHA、OJ L 119/89（警察 - 刑事司法指令）
反洗钱与打击非法集资...
2.32 外国对应方是指作为埃格蒙特集团成员的外国金融情报机构 (FIU)，或根据《金融情报机构法》第 31 条的规定与该机构签署了谅解备忘录的外国金融情报机构。2.33 如果金融情报机构确信埃格蒙特集团金融情报机构活动和信息交换操作指南或信息使用中规定的适当安排或承诺已明确传达并反映在谅解备忘录中，则金融情报机构可自发或响应请求向外国金融情报机构传播信息。2.34 如果金融情报机构认为外国金融情报机构拥有或可能获得与金融情报机构正在进行的分析或执法机构的调查相关的信息，则金融情报机构应向外国金融情报机构请求信息。
Winston Maxwell、Astrid Bertrand、Xavier Vamparys。基于人工智能的反洗钱 (AML) 系统是否符合欧洲基本权利？ICML 2020 法律与机器学习研讨会，2020 年 7 月，奥地利维埃纳。hal-02884824v3
13 欧洲议会和欧洲理事会 2016 年 4 月 27 日颁布的 (EU) 2016/680 号指令，关于在主管当局为预防、调查、侦查或起诉刑事犯罪或执行刑事处罚而处理个人数据方面保护自然人，以及关于此类数据的自由流动，并废除理事会框架决定 2008/977/JHA、OJ L 119/89（警察 - 刑事司法指令）
关于反洗钱和反恐怖主义融资监管科技应用的报告
7. 总体而言，持牌法团认识到采用监管科技的好处。超过 85% 的受访持牌法团承认监管科技增强了他们识别和管理洗钱/恐怖融资风险的能力，约 80% 的持牌法团表示采用监管科技有助于减少人为错误及其造成的不可预测的损失。超过 75% 的受访持牌法团认为监管科技优化了资源配置，使员工能够专注于更关键和高风险的领域。另一方面，一些持牌法团对其是否准备好采用监管科技表示担忧。他们还表示，其他主要障碍包括对监管科技解决方案的信息不足以及这些解决方案如何协助反洗钱/反恐怖融资合规流程。
用统计和机器学习与洗钱斗争
洗钱是一个深刻的全球问题。尽管如此，关于反洗钱的统计和机器学习方法，几乎没有科学文献。在这个项目中，我们专注于在银行中洗钱，并对文献进行介绍和审查。我们投影了一个统一的术语，其中有两个中心元素：（i）客户风险分析和（ii）可疑行为标记。我们发现，客户风险分析的特征是诊断，即寻找和解释风险因素的努力。另一方面，可疑的行为标记的特征是未披露的功能和手工制作的风险指数。最后，我们讨论了未来研究的方向。一个主要挑战是需要更多的公共数据集。这可能会通过合成数据生成来解决。其他可能的研究方向包括半学监督和深度学习，可解释性和结果的公平性。
数字金融服务通过开放银行优化加强反洗钱工作 Ganda Raharja Rusli、Anestia Hayubriandini Fer
技术彻底改变了金融，但无缝服务增加了欺诈风险。随着数字金融的发展，反洗钱 (AML) 系统在应对高交易量方面举步维艰。本研究的主要目的是验证开放银行是否能促进反洗钱交易监控的效率。另一个目标是分析印度尼西亚监管机构的当前议程，该议程与印度尼西亚支付系统蓝图 2025 和客户数据安全有关。德尔菲技术确定了当代反洗钱合规技术，包括洗钱、监管技术和监管机构。本文深入研究了监管技术与金融犯罪的比较分析，强调了消除洗钱的几项行动，例如加强反洗钱系统、客户筛选和允许机构间跨数据共享。此外，本文探讨了监管科技在反洗钱合规方面的局限性和即将出现的障碍。研究结果表明，开放银行能促进反洗钱交易监控的效率，并支持监管机构打击洗钱的议程，但有一定的要求。
基于贸易的洗钱
自从全球打击洗钱（ML）的斗争开始以来，罪犯大量利用了金融体系和货币的身体运动来洗钱。但是，很快就意识到，犯罪分子滥用交易系统，以增加计划的进一步复杂性，并通过将资金与大量合法贸易融合来掩盖资金的起源。金融行动工作组（FATF）承认全球贸易体系的脆弱性，包括其相互联系的供应链用于洗钱和恐怖主义的融资，并专门针对基于贸易的洗钱风险（例如Fatf，Fatf，Fatf，2006，2006，2008，2008，2010，2010，2010，2010和2020）的几家出版物。1 FATF和EGMONT组（2020）强调了FIUS在分析与TBML相关的STR方面的作用，而且还在开发有关TBML模式和方案的复杂分析中。特别是他们强调了战略分析的作用，该战略分析“对FIU，其他当局，金融机构和整个公众的风险有了更多的了解。针对TBML相关的案例，FIUS可以为这些群体提供对潜在规模，规模和最常用方法的见解，从而有助于改善对风险的了解”。2在这种情况下，阿拉伯联合酋长国金融情报部（UAEFIU）通过该报告扩展了先前确定的TBML类型，在2021年，重点关注TBML属性，以及新兴的模式和风险。UAEFIU对所有与TBML相关的可疑交易报告（STR）和可疑活动报告（SARS）进行了彻底分析，从2012年1月1日至31/12/2023收到了报告实体。UAEFIU分析了从金融机构和与TBML有关的其他报告实体收到的853项可疑报告（STR/SARS），其中610个报告（包括524 strs和86 SARS）更明确地揭示了TBML模式和技术。UAEFIU还检查了执法机构通过综合查询管理系统（IEMS），4和与fius交换的情报报告相关的与TBML相关的TBML案件，可能与TBML有关。这些是用于贸易目的处理的汇款的广泛分析，并在审查期间报告给阿联酋汇款报告系统（UAERRS）。